asyncio适合高并发i/o密集型任务，基于协程和事件循环实现单线程协作式调度；线程适合i/o+cpu混合或需共享状态的场景，由os内核调度。两者机制、适用场景、gil影响及错误处理均不同。
asyncio 和线程解决的是不同层面的并发问题：线程适合 I/O + CPU 混合型任务或需共享状态的场景；asyncio 专为高并发 I/O 密集型任务设计，依赖协程和事件循环，不创建系统线程，开销更低、可扩展性更强。
核心机制不同
线程是操作系统级调度单位，由 OS 内核管理，Python 中通过 threading 模块使用。每个线程有独立栈空间，但共享进程内存，需用锁（如 Lock、RLock）防范竞态条件。
asyncio 是用户态的单线程并发模型，基于协程（async/await）、事件循环（EventLoop）和任务（Task）协作式调度。它不抢占，也不切换内核线程，所有协程在同一个线程中“轮流”执行，遇到 await 就挂起，让出控制权给其他协程。
适用场景差异明显
- 用线程：需要调用阻塞式第三方库（如某些数据库驱动、旧版 requests）、需与 C 扩展交互、任务含较多 CPU 计算且能并行利用多核
- 用 asyncio：大量 HTTP 请求、WebSocket 长连接、实时日志推送、微服务间高频轻量通信等纯 I/O 密集型场景。例如同时发起 1000 个 API 调用，asyncio 可轻松应对，而开 1000 个线程会耗尽内存和上下文切换资源
- 混合使用也常见：asyncio 中用 loop.run_in_executor() 把 CPU 密集或阻塞操作扔进线程池执行，避免阻塞事件循环
GIL 对两者的影响方式不同
CPython 的全局解释器锁（GIL）限制了多线程的 CPU 并行能力——同一时刻只有一个线程执行 Python 字节码。所以多线程无法真正加速 CPU 密集任务，但对 I/O 操作影响小（I/O 时会释放 GIL）。
asyncio 完全不受 GIL 切换开销干扰，因为它根本不在多线程间切换，所有协程跑在单线程内，避免了线程创建、销毁、上下文切换和锁竞争的成本，因此在 I/O 并发数极高时性能优势显著。
编程模型与错误处理风格迥异
- 线程代码看起来“同步”，但实际执行顺序不确定，调试困难；异常若未在子线程捕获，会静默丢失，需额外机制传递错误
- asyncio 代码显式标记异步边界（async 函数、await 调用），逻辑更清晰；异常传播路径明确，可在 await 处直接捕获，配合 asyncio.gather(..., return_exceptions=True) 可统一处理多个协程异常
- 注意：不能在协程中直接调用普通阻塞函数（如 time.sleep()），必须用 await asyncio.sleep()，否则整个事件循环会被卡住
